オセロ 序盤。 オセロのルール

オセロAI入門

オセロ 序盤

オセロ・リバーシ必勝法・戦略まとめ ひっくり返してやりましょう。 ちなみにオセロとリバーシは、最初の4つの石の並び方などに差があります。 オセロの方がよりシンプルです。 以下は基本的にはオセロの話で、リバーシにも使えるよ、という感じです。 目指そう!物知り博士 オセロに特化したサイトというわけでもないのですが、かなり詳しくオセロ必勝法が開設されているサイト。 まず、オセロの基本用語解説があり、次に、初心者が犯しがちなミスについて書かれています。 小学生の頃はそれすら知らず、とにかく序盤から大量下剋上を狙ってましたね。 この流れで後半はどんどんレベルの高い戦略や用語が紹介されていきます。 こんな用語が出てきます。 確定石(四隅などの絶対にひっくり返されない石のこと)• 奇数理論• ストナーズトラップ(ストナーとは、隅と引き換えにもう一個の隅を取りにいく事) 謎ですね。 ちなみにもあるので、ぜひこのサイトで訓練し初心者から脱却しましょう。 体系的に学ぶならこのサイトで決まりでしょう。 元世界チャンピオンが教える!超戦略的オセロ必勝法 そもそもオセロの世界大会があるのか、というのがちょいと驚きですが、大抵のゲームやら競技って世界大会あるもんな。 物知り博士のサイトが体系的だったのに対し、こちらでは一つの記事内で全部解説しているので、とりあえず一通りをすぐに知りたい人にお勧めです。 例によって、謎の理論が登場します。 開放度理論• 偶数理論 奇数理論だけでなく偶数理論もあるわけです。 開放度とはなにか… 「開放度理論」とは、 開放度の低い石を返す手=好手と考える理論 です。 ちなみに開放度とは、返そうとしている石に隣接する空きマスの数のことをいいます。 開放度が低い石=「他の石に囲まれている内側の石」を指します。 こういうことです。 では奇数理論・偶数理論ってなによ、という話ですが、それはこういうことです。 偶数空きには相手から打ってもらうという考え方が偶数理論。 ~中略~ 偶数理論は主に白の終盤技です。 なぜなら、オセロは黒から先に、全部で60手打つので、 途中パスがない限り60手目は白が打つことになります。 では黒にはこのような技はないのか? と言うことですが、あります。 (または逆偶数理論と言います) 出典: 違うサイトからの引用ですが、こういうことなのです。 ほか、オセロは集中力を切らさないことが大事です。 最後の二手でも、逆転することがある オセロは逆転のゲーム。 最後の二手で形勢がひっくり返ることもあります。 これは、一手で縦・横・斜めの複数の方向に最大6マスずつ、合計最大で18もの石が返るためです。 最終二手でそこまで大量の石が返ることは少ないとはいえ、将棋や囲碁などの他のゲームと比較して、オセロは最終盤での逆転が非常に多いゲームです。 まさに下克上! オセロで勝つ6のコツと意識するべきこと3つ。 絶対勝ちたい人必見! こちらもまたブログ記事タイプ。 ブログっぽいタイトルですよね。 紹介されている5つのコツをまとめると、こうです。 ちょっと強くなりたいな~くらいの人にはドンピシャな記事です。 ちなみに中割とは 中割りとは、穴を掘るように打つことです。 周りからではなく、中から攻めるほうがオセロは反撃されにくいのです。 中割りで終盤ひっくりかえすことが可能になります。 こういうことです。 なるべく自分の石を内側に埋もれさせると、ひっくり返されにくいし、外から敵の石をひっくり返しやすいということです。 オセロの必勝法 最後にまた体系だったサイトを紹介。 こちらは、この記事の途中でも偶数理論の説明の際に地味に紹介していますが、 オセロのすべてを学べるようなサイトです。 初級者になる方法~上級者になる方法までずらーっと解説されてます。 ちなみに、初級者になる方法だけでも、 中割り• 初心者レベルの中割りを更に磨く• 悪い中割り(むき出し型)• むき出しでも良い中割り• 大量取りの中割り• 2方向返しの中割り• 相手に中割りされてはいけない。 中割り数値化する(開放度理論)• 物量がすごい! ボリューム充実し過ぎ。 このサイトでも練習問題があるので、そうとう本気で学ぶ人はこのサイトがいいでしょう。 物知り博士のサイト以上にかなり濃いです。 ひとこと オセロはできてから一度もルール改変が行われていない、完璧なゲームだそうです。 そのシンプルさゆえ、多くの人がハマり、なおかつ戦略も覚えてもマスターへの道は果てしないんでしょうね。 気軽にやっても本気でやっても楽しい、最強のボードゲームがオセロといえるでしょう。 将棋は本気でやるほうが面白い気がしますが、オセロはそうでもなさそうです。 ま、友達と遊ぶなら強くなり過ぎないほうがいいかも知れませんがね! ーおせろー じゃなくて、 ーおわりー こんな記事も この度、映画制作が夢の管理人が 超大作SFムービーを制作しました! 自主制作SF映画 『リアル自宅警備員』、にて好評配信中。 気に入ったら拡散・チャンネル登録いただけると励みになります。 皆様の1登録ごとに裏でめっちゃ喜んでます。 272件のビュー 渋谷にある台湾料理屋。 意外と有名なお店。 231件のビュー 店舗外観 銀だこハイボール酒場。 銀だこが始めた、立ち飲み居酒屋的なやつ。 ただ、ここは椅子もあ... 214件のビュー この記事を書いてる時点で人気の店なので、並ぶ可能性もある。 私は並んだ。 一人で行くにはそんなにお勧めでは... 189件のビュー 店舗外観(入口) 地下2階にあるのだが、地下2階まで降りると、このように奥に「パンチョ」の文字が見え... 189件のビュー つけ麺の名店。 人気が高く、私も実際にうまいと思うのだが、そんなに好みじゃない人もちょいちょい見かける。

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オセロのルール

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オセロのルール• 初期配置は右手前が白• 黒が先手• 手番は伏せ石で決める• 相手の石を挟める場所にしか打てない• 挟んだ相手の石をすべて裏返す• 打てる場所があればパスはできない• 終局時に石が多い方が勝ち もう少し詳しく説明していきます。 初期配置 対戦する2人が石を2個ずつ出して,下図のように同じ色の石が斜めに並ぶように置きます。 その際に「右手前が白」になるのが正しい置き方です。 下図のように右手前が黒になる置き方は間違った初期配置となります。 合計4個の石が正しく置かれた状態からゲームを始めましょう。 先手と後手 オセロを始めるときに先に打つ方を「先手」,後に打つ方を「後手」と言います。 そしてオセロでは黒が先手,白が後手と決まっています。 これは囲碁と同じルールですね。 長谷川氏が1945年の秋に黒と白の碁石を使って,石を挟んだら取るという遊びがオセロの始まりとなっていることから,黒が先手だと決めたものと予想されます。 気軽にオセロを楽しんでいる人の中には,それぞれの色を決めた上で,じゃんけんで打つ順番を決めている人もいますが,残念ながら公式大会ではそのような決め方はできません。 色を決める方法 公式ルールでは「伏せ石」と呼ばれる囲碁のニギリに似た方法で決めます。 引き分けがない場合と引き分けがある場合で少し異なります。 引き分けがない場合の伏せ石 大体の流れを知っていれば大丈夫です。 下位者が「上」または「白」と宣言し,その面の色を持つ。 石を打てる場所 オセロゲームが始まって,盤上に石を打つ(着手)方法について説明します。 オセロでは石を打てる場所は囲碁ほど多くありません。 石を打つときは,盤上にある自分の石とこれから打つ自分の石で相手の石を挟める場所に石を打たなければなりません。 最初に打てる場所が4か所ありますが,初期配置が中心に関して点対称であることと,a8とh1を結ぶ対角線に関して線対称であることから,どこに打っても実質同じです。 それでは黒がf5に打ったとしましょう。 その場合,e5の白石が裏返されて黒石となるので,盤面は次のように変化します。 挟んだ石をすべて裏返す オセロでは挟んだ石をすべて裏返さないといけません。 例えば下図の状態の黒番でc4に打つ場面を想定します。 黒石をc4に置くと次のようになります。 c4に黒石を置いたことによって,d4とd5の白石が黒石に挟まれます。 d4とd5の白石を裏返すと次のようになります。 この後,相手が打つ番になります。 しかしd5の石を返し忘れると次のようになります。 石の返し忘れは反則となります。 「返し忘れ」が起こった場合は,返し忘れていることを指摘しましょう。 序盤ではそれほど「返し忘れ」は起こりませんが,中盤・終盤で返す石が多くなってくると「返し忘れ」が起こります。 特に斜めの返し忘れが多い気がします。 逆に石を多く返す「返し過ぎ」にも注意しましょう。 相手が返し忘れや返し過ぎをした場合にすぐに指摘できるように,しっかり盤面を見ておくと良いでしょう。 打てる場所があればパスはできない オセロでは打てる場所があるときに,そこには打ちたくないからと言って,パスをすることはできません。 また,パスを何回しても負けになることはありません。 ただし,何回もパスさせられる場合は,相手にすべてコントロールされているため,負けることが多いでしょう。 オセロゲームの終局 オセロゲームの終局,つまり,オセロゲームの終わりについて説明します。 すべてのマスが埋まるか,両者がともに打てなくなった時点で終局となります。 ほとんどの場合は,すべてのマスが埋まって終局となります。 時々1マス空きや2マス空きで終局となることもあります。 終局になったら石の個数を数えて,石が多いプレイヤーが勝ちとなります。

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【オセロ】たった3つの簡単なコツだけで友達には負けなくなる必勝法を大公開してみた話

オセロ 序盤

画像クリックで遊べます。 みなさんは勝てましたか? 作り方を解説していきます。 方針 世の中には強いオセロ AI がたくさんあります。 ブラウザ js で動く強豪 AI も既にあります。 参考: 今回はゲーム AI の仕組みを理解することを目的として、以下の方針で作りました。 簡単に実装できる ゲーム AI として最小限のコンポーネントのみを備える• そこそこの強さ 人間初心者に負けないくらい、できれば自分より強くしたい 全体像 ゲーム AI は概ね以下の部品を持っています。 静的評価関数• 探索処理• ビットボード 軽量で高速に処理可能な局面データ構造 静的評価関数は、局面のスコアを計算する関数です。 膨大な回数実行されるため、スコアの正確性と処理の軽量さのトレードオフをうまくとる必要があります。 探索処理は文字通りゲーム木を辿る処理です。 ビットボードはオセロの局面を管理するデータ構造です。 局面をビット列とみなして 1 つか複数の int に押し込んでしまいます。 データサイズが軽くなるだけでなく、局面に対する演算 合法手列挙、着手、白黒反転など をプリミティブなビット演算で行えるようになり、高速処理可能となります。 それぞれの部品について説明します。 静的評価関数 静的評価関数はある局面が自分にとって有利な度合いを表す関数です。 一般に 0 点が形勢互角な状態、プラスなら自分が有利な状態、マイナスなら相手が有利な状態を表すように設計します。 ゲーム AI では一般に静的評価関数をゲーム木の末端に適用します。 つまり、次の 1 手を直接評価するのではなく、探索処理によってあらかじめ決めた深さ n 手先 まで潜り、その局面に対して静的評価関数を適用します。 強豪 AI は静的評価関数のパラメータを膨大な棋譜データからの機械学習や強化学習で調整しています。 盤面を様々な部分形に分割し、学習済みパラメータで部分形をスコアリングし、その累積和を最終的なスコアとしているようです。 今回は実装を簡単にするため、以下のようにシンプルなスコアリングとしました。 着手可能数は次の一手を指せる場所の数です。 四隅周辺の形の良さについて 角から 3 マスの石の有無について、スコアを割り振っていきます。 スコアは感覚で恣意的に決めます。 実際のスコア計算では、図のように各四隅の縦横斜めを切り取り、スコアを合計します。 探索処理 探索処理では n 手先に潜って静的評価関数を適用します。 n 手先のスコアを元に n - 1 手先のスコアを決め、n - 1 手先のスコアを元に n - 2 手先のスコアを決め…、という風に再帰的に処理を行い、最終的に次の 1 手のスコアを決めます。 この再帰処理では、自分も相手も常に最善手を指すことを仮定します。 つまり、自分の手番ではスコアが最も高い手を選び、相手の手番ではスコアが最も低い手 相手にとって最も高い手 を選びます。 n 手先が自分の手番だとすると、以下のようになります。 しかし最終的には石の数を最大化する必要があります。 今回は、ラスト 12 手 空きマスが 12 箇所になった状態 になった時点で評価関数・探索処理を切り替え、最終局面まで全探索し自石数を最大化するようにしています。 反復深化 探索深さを決めるのは難しい問題です。 同じ探索深さでも合法手が多い局面ではゲーム木が大きくなり、計算時間が長くなります。 実際のゲーム AI ではユーザー体験やルール上の制約のために、計算時間の上限を設ける必要があります。 これを実現するのが反復深化と呼ばれる手法です。 反復深化はとても単純です。 時間が無くなった時点で探索を打ち切り、最後に探索が完了した深さのスコアを結果とします。 今回は 500 ms で探索を打ち切るようにしました。 ほとんどの局面で深さ 6 程度まで探索できるようです。 move board , place. x , place. オセロでよく用いられるのは、2 つの 64 bit 整数で黒石・白石の 64 マスの有無を表現する手法です。 この方法だと 64 マス全てに対する着手可能性判定が数十回のビット演算で出来てしまうようです。 すごい…。 今回は実装が面倒くさかったため簡易な手法を選びました。 これを縦横斜めにそれぞれ保持します。 まとめ シンプルな構成でそこそこの強さの AI を作ることができました。 ただし評価関数がキモで、恣意的にパラメータを決めているため AI のクセが出やすいようです。 実際に自分が対局すると勝率 5 割程度ですが、勝った対局では四隅を取らせて辺を奪うような結果が多いです。 辺の形が評価関数に反映できていないためだと思います。 辺の形を反映するように評価関数を設計し直すと改善するはずですが、ここから先の職人芸的なチューニングのことを考えると、強豪 AI のように機械学習してしまった方が実は簡単なのかもしれません。 今回はオセロ AI の仕組みを扱いましたが、将棋やチェスの AI も基本的には同じ仕組みで動いているようです。 いつか時間を見つけてトライしたい。

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